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Nuevo modelo para la predicción del suministro de cerdo en China basado en el algoritmo de migración autoorganizada modificado

Autores: Song, Haohao; Wang, Jiquan; Xu, Gang; Tian, Zhanwei; Xu, Fei; Deng, Hong

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Nuevo modelo para la predicción del suministro de cerdo en China basado en el algoritmo de migración autoorganizada modificado


Categoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas

Subcategoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales

Palabras clave

Predicción
Suministro de cerdo
Modelo
Importación
Exportación
Epidemia

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 37

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La predicción del suministro de carne de cerdo es una tarea desafiante de gran importancia para los productores y administradores de cerdos, ya que ayuda en la toma de decisiones y mantiene el equilibrio entre la oferta y la demanda de carne de cerdo. Los estudios anteriores no tuvieron en cuenta factores de impacto como el principio de transferencia de edad-mes de los cerdos, factores epidémicos y los volúmenes de importación y exportación simultáneos de carne de cerdo, lo que llevó a la ausencia de un modelo de predicción cuantitativa para el suministro de carne de cerdo. En este contexto, propusimos un novedoso modelo de predicción cuantitativa del suministro de carne de cerdo que incorpora la producción de carne de cerdo y los volúmenes de importación/exportación de carne de cerdo. En primer lugar, se presentó un modelo de predicción para la producción de carne de cerdo que tiene en cuenta el principio de transferencia de edad-mes de los cerdos y los factores epidémicos, junto con un modelo recursivo del sistema de cría de cerdos. Se propuso un método novedoso basado en un algoritmo de migración autoorganizado modificado (MSOMA) para calcular la cantidad de cerdas retenidas mensualmente (NRS). Además, el modelo de predicción de producción de carne de cerdo consideró el factor epidémico como un término de perturbación aleatorio (RDT), y se introdujo un método de predicción basado en MSOMA y una red neuronal de retropropagación (MSOMA-BPNN) para predecir dichos términos de perturbación. En segundo lugar, se empleó el MSOMA-BPNN propuesto para predecir los volúmenes de importación y exportación de carne de cerdo. Posteriormente, el suministro de carne de cerdo se determinó en función de la producción de carne de cerdo predicha, así como de los volúmenes de importación y exportación de carne de cerdo. El modelo propuesto de predicción del suministro de carne de cerdo se aplicó para pronosticar el suministro de carne de cerdo de China desde 2010 hasta 2023. Los resultados validan la alta efectividad y confiabilidad del modelo propuesto, proporcionando información valiosa para los tomadores de decisiones. Los resultados empíricos demuestran que el modelo propuesto es una herramienta prometedora y efectiva para predecir el suministro de carne de cerdo. Hasta donde sabemos, esta es una herramienta novedosa para la predicción del suministro de carne de cerdo, considerando el sistema de cría de cerdos y los volúmenes de importación y exportación de carne de cerdo desde una perspectiva sistémica. Estas características permiten tener en cuenta la formulación científica de un plan de producción porcina, el establecimiento de mecanismos de alerta temprana para hacer frente a situaciones y emergencias epidémicas, y la regulación del equilibrio entre la oferta y la demanda de carne de cerdo.

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